[发明专利]基于改进PATE的WGAN-GP隐私保护系统和方法在审
| 申请号： | 202110876176.3 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113553624A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 杨张妍;许光全;冯美琪;韩正博;聂鹏丽 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 30007*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于AI安全领域，涉及隐私学习、集成学习以及知识迁移的综合运用，为提出一种模型训练稳定、生成效果好且具有严格隐私保证的方法。为此，本发明采取的技术方案是，基于改进PATE的WGAN‑GP隐私保护方法，基于设计的共识度检查条件和从高斯分布采样噪声进行差分隐私保护对聚合机制进行优化，利用教师判别器共识度与隐私成本之间成反比以及和准确性之间成正比的关系在集成过程中设计有条件的差分隐私聚合器，通过优化教师分类器集群，在保护原始敏感训练数据的基础上生成供其他机器学习模型进行训练的合成数据。本发明主要应用于保护隐私数据安全场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 pate wgan gp 隐私 保护 系统 方法 | ||
【主权项】：
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